基于词袋模型和上下文信息的图像对象分割系统



基于词袋模型和上下文信息的图像对象分割系统

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基于词袋模型和上下文信息的图像对象分割系统

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第1章绪论	第8-16页
· 课题来源	第8页
· 研究背景及意义	第8-10页
· 研究背景	第8-9页
· 研究意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 数据驱动的Bottom-up 方法	第10-12页
· 知识驱动的Top-down 方法	第12-13页
· 本文所用相关技术研究现状	第13-14页
· 本文的研究内容	第14-15页
· 本文的组织结构	第15-16页
第2章特征提取及视觉词汇获取	第16-27页
2.1.特征提取	第16-22页
· Sift 特征	第16-21页
· DenseSift 特征	第21-22页
2.2.随机聚类森林算法(ERC-Forests)	第22-25页
· 随机聚类树	第23-25页
· 随机聚类森林	第25页
· 图像 patch 的三种特征表示	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章基于 Dirichlet 过程和随机场的分割模型	第27-39页
· 构建对象分割模型	第27-32页
· 基于Patch 特征的Dirichlet 过程混合模型	第27-29页
· 马尔科夫随机场	第29-30页
3.1.3.Gibbs 抽样进行参数估计	第30-31页
· 像素水平分割	第31-32页
3.2.实验结果分析	第32-38页
· 数据集	第32-33页
· 图像分割的客观评价标准	第33-34页
· the TU Graz-02 数据集的分割结果	第34-38页
· 本章小结	第38-39页
第4章图像对象分割系统的设计及实现	第39-54页
· 图像对象分割系统的设计	第39-46页
· 图像对象分割系统的需求分析	第39-42页
· 图像对象分割系统的总体设计	第42-43页
· 图像对象分割系统的详细设计	第43-46页
· 图像对象分割系统关键部分的实现	第46-51页
· 特征提取模块实现	第47-48页
· 视觉词汇构建模块实现	第48-50页
· 对象分割模型模块实现	第50-51页
· 系统功能及界面测试	第51-53页
· 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-62页
致谢	第62页

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